本书可分四部分：第一部分(第1-4章)为基础理论与微观经济分析，涵盖学科框架、数据要素市场及人工智能对消费者和生产者行为的重塑；第二部分(第5-7章)为宏观市场结构与公共政策，分析人工智能对市场结构、产业组织和要素配置的影响，探讨政府职能转型与政策创新；第三部分(第8-12章)为宏观经济影响，从增长、贸易、金融、就业与

全书摒弃枯燥讲解，采用“场景驱动+模板复用”模式，图文结合，搭配实用避坑指南，构建循序渐进的学习路径：基础与进化篇：从大语言模型原理与豆包研发背景切入，系统讲解注册、对话技巧等基础能力；深度解析豆包2.0Pro专家模式、多模态理解，以及Code模型与TRAE结合的“一句话开发”新体验，同时涵盖插件拓展与App实用技巧，

本书共7章，分为2篇。第1篇AI数据分析基础，主要介绍数据分析的基本概念、流程和传统方法，并探讨AI在数据分析中的角色定位，以及主流AI工具的特点和应用场景。第2篇AI数据分析与可视化应用实践，首先介绍基于DeepSeek大模型的结构化数据分析和文本数据分析，然后介绍基于通义大模型的多媒体数据分析，以及基于AIAgen

本书精选人工智能领域中与搜索、博弈、优化、机器学习、人工神经网络、深度学习和多Agent系统相关的26个实验案例，涵盖路径规划、棋类博弈、目标识别、图像生成、文本生成等多个方面，提供详细的实验背景、目的、要求、算法框架和编程要点。本书启发性强、系统性强、实操性强、前沿性强，可支撑学生的人工智能实践能力培养。本书共分为9

全书内容涵盖混沌理论与忆阻神经网络基础、典型神经元模型及混沌特性分析方法，深入探讨分数阶神经网络求解仿真、多种忆阻神经网络模型动力学特性及ARM/FPGA硬件实现，重点阐述基于忆阻神经网络的信息加密(图像、语音、视频)核心算法与系统设计，展望其在人工智能、神经形态计算等领域的应用前景与挑战。

本书以项目开发为切入点，从工程应用的角度系统梳理智能Agent的构建方法。内容覆盖环境准备、组件选型、插件策略、知识库策略、任务拆解与规划方法等，直至Agent具备“思维闭环”与“自我反思”能力。通过循序渐进的技术展开，全面展现Agent系统在复杂业务环境中的演化路径与工程化落地实践。全书共分为4个部分。第一部分(第1

本书从理论指导和数据驱动的视角，围绕人工智能技术赋能学习认知诊断理论，解决学习过程中的内隐与外显式的行为分析问题，紧随国际上心理测量学、认知心理学、学习分析和教育数据挖掘、教育人工智能几大学科和研究分支的发展趋势，对基于因果机制的神经网络认知诊断的理论体系、研究方法、研究场景以及建模分析技术进行了系统的分类梳理。

本书第1章介绍了人工智能的定义、发展脉络、三大要素等基础知识；第2-3章聚焦自然语言处理、计算机视觉两大人工智能经典技术，解析人工智能如何“听懂语言、看懂世界”；第4-9章紧跟技术前沿，深入大语言模型、AIGC、RAG、Agent、多模态大模型、具身智能机器人等热点领域，帮助读者把握人工智能的最新发展方向与产业价值。

本书系著名人工智能专家李德毅院士对新一代人工智能与认知科学的研究成果,遴选了《认知的形式化》《认知机器的结构和激活》《空间智能:驾驶态势图中的活地图》《无人驾驶具身交互智能》《驾驶脑:无人驾驶车辆硬件平台架构》《未来汽车:可交互的轮式机器人》等相关论文,凝练了“机器认知三部曲”,从认知形式化到认知机器构建,再到机器创造

本书聚焦从大模型到AI智能体的架构思维转型，为读者提供循序渐进的设计指南。核心内容涵盖三大部分：基础篇解析智能体定义、发展历程及大模型、规划、记忆等核心组件，讲解开发环境搭建；应用篇通过8种典型智能体(如AutoGPT、BabyAGI)，分类型呈现安装、配置与使用方法；开发篇依托7种主流开源框架，结合实战案例，详解智能